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Mastering the Open-Book Test – Why and How Retrieval-Augmented Generation Improves GenAI Outcomes
Unternehmen misstrauen generativer KI. Von Halluzinationen bis hin zur undurchsichtigen Verarbeitung sensibler Daten – Sprachmodelle wie GPT-4, LLAMA-3 und viele mehr scheinen ohne weitere Governance noch nicht enterprise-ready zu sein. Erfahren Sie in dieser Research Note, wieso Retrieval Augmented Generation ein gut kontrollierbarer Ansatz für KI in ihrem Unternehmen sein kann, der auch noch performant und robust ist.
Chief Data Officers und andere Datenverantwortliche lernen in diesem Bericht:
- Wieso RAG ein vielseitiger Ansatz für die Anwendung von generativer KI in Unternehmen ist und welche Stärken er im Bereich korrekter, vollständiger Antworten, aber auch Data Governance hat
- Wieso RAG bei der Nutzung von generativer KI im Unternehmen ein Enabler ist, sei es zur Steigerung der Kundenzufriedenheit oder für mehr operative Effizienz
- Welche Technologien bei RAG in Einsatz kommen und wie diese zusammenspielen
- Welche grundlegenden Prinzipien wir aus den Erfahrungen von Early Adopters für den Erfolg ihres RAG Projekts ableiten können
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„BARC Surveys geben mir einen praktischen Überblick darüber, was es auf dem Markt gibt und was man im Alltag über Data, BI und Analytics sonst nicht mitbekommt.“
Pietro Grammatico, Director Service Management BI, Vorwerk
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Retrieval-augmented generation, oder RAG, selektiert unternehmensspezifische Daten und speist sie in Sprachmodelle (LLMs) ein, um deren Genauigkeit zu verbessern. In dieser Research Note definieren wir RAG, besprechen seine Herausforderungen, Vorteile, Must-have-Merkmale und beschreiben allgemeine Anwendungsfälle. Anschließend bewerten wir drei architektonische Ansätze – Vector RAG für semantische Suchen auf unstrukturierten Daten, Relational RAG für Informationen, die gut in ein SQL Schema passen und Graph RAG für Ontologien – und liefern ein Beispiel für eine Hybridlösung, die alle drei Ansätze kombiniert. Daten- und KI-Führungskräfte lernen in diesem Bericht den Wertbeitrag von RAG und grundlegende Prinzipien für den Start kennen.
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